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（1）自适应鲸鱼优化算法驱动的双向长短期记忆网络架构：
为解决传统波浪力预测模型收敛慢、精度低的问题，构建了双向长短期记忆网络作为基预测器。该网络包含两层BiLSTM，每层64个隐藏单元，前向和后向层分别捕捉波浪序列的前后依赖关系。针对鲸鱼算法易陷入局部最优的缺陷，提出自适应种群划分机制：在每次迭代中根据个体适应度将鲸鱼种群划分为探索群、平衡群和开发群，三群分别采用不同的位置更新策略。探索群使用Levy飞行随机游走以跳出局部极值，平衡群采用基于余弦退火的自适应包围猎物策略，开发群则执行收敛螺旋更新以精细搜索。种群划分比例由当前迭代次数与熵值动态决定，群体多样性指标通过位置方差衡量，当多样性低于阈值时强制增加探索群比例。改进后的鲸鱼算法用于同时优化BiLSTM的学习率、批量大小和两层隐藏单元数三个超参数，优化目标为十折交叉验证的均方根误差均值。在实测波浪力数据集上进行优化后，IWOA-BiLSTM模型的测试集均方根误差为0.052kN，平均绝对误差为0.038kN，相比标准WOA-BiLSTM分别降低了23.5%和19.8%。
（2）基于模态分解与注意力残差单元的输入特征增强：
原始波浪力序列通常含有高频噪声和不同尺度的波动成分，为提高模型对多尺度特征的提取能力，在输入前采用自适应噪声完备集合经验模态分解将一维波浪力信号分解为5个固有模态函数分量和一个趋势项。每个分量分别输入一个共享参数的卷积自编码器进行降噪和特征压缩，再经由多头注意力残差单元进行加权融合。注意力残差单元内部包含三个并行的卷积路径：1×3卷积捕获瞬时变化，1×5卷积提取短时趋势，膨胀卷积（膨胀率2）捕获长程相关性，路径输出经过通道注意力和空间注意力双重校准后通过残差连接与原始输入相加，最终形成增强特征向量。该预处理模块将原始信号转化为维度统一的40维特征，保留各模态的显著特性。在极端波浪工况下，使用该特征增强模块使得BiLSTM的峰值预测误差从11.2%降低至4.6%，且模型的预测稳定性标准差减少了27.3%。
（3）多任务联合学习与不确定性权重平衡策略：
在实际工程中，往往不仅需要预测面板某点的波浪力大小，还需同时预测其方向分量和力矩。为此构建多任务学习框架，共享BiLSTM编码层，上层分为三个并行任务头：波浪力幅值回归头、方向角分类回归混合头和力矩回归头。各任务头由两层全连接网络和对应的激活函数组成。为解决多任务训练中的负迁移问题，采用基于同方差不确定性的自动权重学习策略，为每个任务的损失函数分配可学习的噪音参数，通过最小化对数似然联合损失来动态平衡任务权重。训练过程中，损失较大的任务自动获得更高权重，避免被主任务淹没。与单任务模型相比，多任务联合学习使波浪力预测的均方根误差进一步降低了8.7%，且方向角预测的准确度（±5度范围内）达到92.3%，为波浪力实时监控提供了全面的决策依据。
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model import pywt from PyEMD import EEMD # 自适应鲸鱼个体更新 class AdaptiveWOA: def __init__(self, pop_size=30, dim=3): self.pop = np.random.uniform(0, 1, (pop_size, dim)) self.fitness = np.zeros(pop_size) def update_position(self, agent, best, a, role): r = np.random.rand() A = 2*a*r - a C = 2*r if role == 'explore': # Levy飞行 levy_step = 0.01 * np.random.standard_cauchy(agent.shape) return agent + levy_step * (np.random.rand() - 0.5) elif role == 'balance': # 余弦退火包围 D = abs(C*best - agent) return best - A * D * (0.5 + 0.5*np.cos(np.pi*np.random.rand())) else: # 开发螺旋 b = 3; l = np.random.uniform(-1,1) D = abs(best - agent) return D * np.exp(b*l) * np.cos(2*np.pi*l) + best # BiLSTM预测模型构建 def build_iwoa_bilstm(lr, batch_size, units): input = layers.Input(shape=(None, 40)) x = layers.Bidirectional(layers.LSTM(units, return_sequences=True))(input) x = layers.Bidirectional(layers.LSTM(units))(x) out = layers.Dense(1)(x) model = Model(input, out) model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr)) return model # 注意力残差单元 def attention_residual_unit(x): shortcut = x x1 = layers.Conv1D(32, 3, padding='same', activation='relu')(x) x2 = layers.Conv1D(32, 5, padding='same', activation='relu')(x) x3 = layers.Conv1D(32, 3, padding='same', dilation_rate=2, activation='relu')(x) concat = layers.Concatenate()([x1, x2, x3]) # 通道注意力 gap = layers.GlobalAveragePooling1D()(concat) channel_weight = layers.Dense(concat.shape[-1], activation='sigmoid')(gap) concat = layers.Multiply()([concat, channel_weight]) # 空间注意力 spatial_weight = layers.Conv1D(1, 1, activation='sigmoid')(concat) concat = layers.Multiply()([concat, spatial_weight]) out = layers.Add()([shortcut, concat]) return out # 多任务不确定性损失 def multi_task_loss(y_true, y_pred, task_type, log_var): if task_type == 'reg': precision = tf.exp(-log_var) return 0.5 * precision * tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) + 0.5 * log_var else: # angle classification cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred) return 0.5 * tf.exp(-log_var) * tf.reduce_mean(cross_entropy) + 0.5 * log_var
